基于数理统计方法的煤矿瓦斯异常预警模型研究

TD67%TD712.5; 基于收集的西南地区40 多对矿井瓦斯监测数据,分析矿井瓦斯浓度数理变化特征,建立了数据驱动的矿井瓦斯异常涌出识别方法与模型.该模型从当前瓦斯浓度、瓦斯突变指数、偏离均值指数、长期不变指数、波动幅度指数、中期上升趋势指数等方面对监测点瓦斯风险进行量化评价;使用单一预警指标对趋势偏离、瓦斯突变等异常进行识别;采用各监测点调和平均数,以采掘工作面为单位,量化区域瓦斯灾害风险趋势.研发了煤矿瓦斯灾害大数据风险分析平台,并应用于现场监管监察,应用结果表明该模型能及时准确判识各矿井瓦斯灾害风险,有效提高监管能效....

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Published in矿业安全与环保 Vol. 50; no. 4; pp. 68 - 73
Main Authors 何桥, 许金
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中煤科工集团重庆研究院有限公司,重庆 400039 01.08.2023
Subjects
瓦斯突变
数据驱动
预警
gas mutation
early warning
趋势偏离
瓦斯异常识别
data driven
trend deviation
gas anomaly identification
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ISSN1008-4495
DOI10.19835/j.issn.1008-4495.2023.04.012

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Summary:TD67%TD712.5; 基于收集的西南地区40 多对矿井瓦斯监测数据,分析矿井瓦斯浓度数理变化特征,建立了数据驱动的矿井瓦斯异常涌出识别方法与模型.该模型从当前瓦斯浓度、瓦斯突变指数、偏离均值指数、长期不变指数、波动幅度指数、中期上升趋势指数等方面对监测点瓦斯风险进行量化评价;使用单一预警指标对趋势偏离、瓦斯突变等异常进行识别;采用各监测点调和平均数,以采掘工作面为单位,量化区域瓦斯灾害风险趋势.研发了煤矿瓦斯灾害大数据风险分析平台,并应用于现场监管监察,应用结果表明该模型能及时准确判识各矿井瓦斯灾害风险,有效提高监管能效.
ISSN:1008-4495
DOI:10.19835/j.issn.1008-4495.2023.04.012